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背景

如何观测集群的运行状态,使运维人员可以快速掌握当前系统现状,并进行进一步的维护工作,是分布式系统的全新挑战。 登录到具体服务器的点对点运维方式,无法适用于面向大量分布式服务器的场景。 通过对可系统观察性数据的遥测是分布式系统推荐的运维方式。 Tracing(链路跟踪)、 Metrics(指标监控)和 Logging (日志)是系统运行状况的可观察性数据重要的获取手段。

APM(应用性能监控) 是通过对系统可观察性数据进行采集、存储和分析,进行系统的性能监控与诊断,主要功能包括性能指标监控、调用链分析,应用拓扑图等。

Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据,而是为应用监控系统提供必要的指标数据。 换句话说,Apache ShardingSphere 仅负责产生具有价值的数据,并通过标准协议或插件化的方式递交给相关系统。

Tracing 用于获取 SQL 解析与 SQL 执行的链路跟踪信息。Apache ShardingSphere 默认提供了对 SkyWalking,Zipkin,Jaeger 和 OpenTelemetry 的支持,也支持用户通过插件化的方式开发自定义的 Tracing 组件。

  • 使用 Zipkin 和 Jaeger

通过在agent配置文件中开启对应的插件,并配置好 Zipkin 或者 Jaeger 服务器信息即可。

  • 使用 OpenTelemetry

OpenTelemetry 在 2019 年由 OpenTracing 和 OpenCencus 合并而来。 使用这种方式,只需要在 agent 配置文件中,根据 OpenTelemetry SDK 自动配置说明 ,填写合适的配置即可。

  • 使用 SkyWalking

需要在 agent 配置中配置启用对应插件,并且需要同时配置使用 SkyWalking 的 apm-toolkit 工具。

  • 使用 SkyWalking 的内置自动探针

Apache ShardingSphere 团队与 Apache SkyWalking 团队共同合作,在 SkyWalking 中实现了 Apache ShardingSphere 自动探针,可以将相关的应用性能数据自动发送到 SkyWalking 中。注意这种方式的自动探针不能与 Apache ShardingSphere 插件探针同时使用。

Metrics 则用于收集和展示整个集群的统计指标。Apache ShardingSphere 默认提供了对 Prometheus 的支持。

概述

挑战

Tracing 和 Metrics 需要通过埋点来收集系统信息。 大量的埋点使项目核心代码支离破碎,难于维护,且不易定制化统计指标。

目标

提供尽量多的性能和统计指标,并隔离核心代码和埋点代码,是 Apache ShardingSphere 可观察性模块的设计目标。